一种基于标签增强的多标签分类方法

本发明公开了一种基于标签增强的多标签分类方法，具体包括以下步骤：步骤1，获取输入数据，输入数据包括输入特征矩阵X、标签矩阵Y；设最终生成的标签分布矩阵为D；步骤2，构建优化目标函数；步骤3，通过最小化所述优化目标函数，得到优化后的矩阵Q,D和W；步骤4，求解优化目标函数的优化参数；步骤5，引入标签增强机制，优化标签矩阵D；步骤6，模型训练与预测，将步骤4提出的求解方式和步骤5引入的标签增强机制运用到分类模型的训练中并进行预测；基于矩阵分解和正则化技术，且算法求解过程较为简洁，易于实现，适合与现有的多标签分类系统集成；通过引入标签增强机制，充分考虑标签之间的相关性，提高了多标签分类的精度。